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    2019-11-21 17:49:53
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  • 1、算法基本原理:对于一个新点X0(x0,y0)X_{0}(x_{0},y_{0}),它的分类y0y_{0}由离它最近的k个点的类别决定;其中训练集为T{(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}T\{(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{n},y_{n})\},离X0(x0,y0)X_{0}(x_{0},y_{0})最近的K个点根据分类决策规则(
    2017-10-17 21:23:48
    阅读量:1585
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  • \quad\quad贝叶斯决策论是在所有相关概率都已知的理想情形下,基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 \quad\quad假设有N中可能的类别标记,即y={c1,c2,...,cN}y=\{c_{1},c_{2},...,c_{N}\} ,λij\lambda_{ij}是将一个真实标记为cjc_{j}的样本误分类为cic_{i} 的样本误分类为所产生的损失。基于后验概率p(ci|x)p
    2017-10-17 20:28:49
    阅读量:1323
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  • 算法原理:算法基本原理:\quad\quad就一个训练样本集,求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类规则(强分类器)要容易的多,提升方法就是从弱学习算法出发,反复学习,得到一系列弱分类器(又称为基本分类器),然后组合这些弱分类器,构成一个强分类器。 \quad\quadAdaBoost采取加权多数表决的方法,具体地,加大分类误差率小的弱分类器的权值,使其在表决中其较大的作用,减小误差率大
    2017-10-18 16:50:09
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  • PCA算法一、算法概述主成分分析(PCA)是多元统计分析中用来分析数据的一种方法,PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。PCA方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据维,我们知道输入200*200大小的人脸图像,单单提取它的灰度值作为原始特征,则这个原始特征将达到40000维,这给后面分类器的处理将带来极
    2018-02-07 11:45:38
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  • package logistc;import java.io.BufferedReader;import java.io.FileInputStream;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader;import java.util.ArrayList;public class Mian { public
    2017-11-09 19:46:49
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  • 算法原理:基本概念介绍:支持度: 对于事件A→BA\to B的支持度 support=P(AB)support=P(AB)置信度: 置信度confidence=P(B|A)=P(AB)/P(A)confidence=P(B|A)=P(AB)/P(A); 3、强关联规则: 如果存在一条关联规则,它的支持度和置信度都大于预先定义好的最小支持度与置信度,我们就称它为强关联规则。强关联规则就可以
    2017-10-18 16:09:15
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    2019-01-15 10:47:45
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    2019-01-13 23:38:47
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    2015-12-01 23:44:14
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  • opencv提供了非常多的机器学习算法用于研究。这里对这些算法进行分类学习和研究,以抛砖引玉。这里使用的机器学习算法包括:人工神经网络,boost,决策树,最近邻,逻辑回归,贝叶斯,随机森林,SVM等算法等。机器学习的过程相同,都要经历1、收集样本数据sampleData2.训练分类器mode3.对测试数据testData进行预测这里使用一个在别处看到的例子,利用身高体重等原始信息预测男女的概率。
    2017-09-16 19:06:47
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